Particle Filter: การทำงานและการประยุกต์ใช้ในโลกจริงด้วยภาษา Ruby

 

 

Particle Filter คืออะไร?

Particle Filter (หรือเรียกว่าฟิลเตอร์แบบอนุภาค) เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการประมาณการสถานะของระบบที่ไม่รู้ข้อมูลที่แน่นอน ซึ่งส่วนมากจะใช้กับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการติดตามวัตถุในพื้นที่ที่มีเสียงรบกวนหรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ อัลกอริธึมนีใช้แนวทางของการสุ่มเพื่อนำเสนอข้อมูลที่เป็นไปได้ในการคาดการณ์สถานะของระบบในอนาคต

การทำงานของ Particle Filter จะเกี่ยวข้องกับการสร้างอนุภาค (Particle) ที่มีความหมายเป็นสถานะที่อาจเป็นไปได้ของระบบ โดยอนุภาคเหล่านี้จะถูกนำไปประเมินความเหมาะสมด้วยฟังก์ชันความน่าจะเป็น ซึ่งการลงทุนในการสร้างอนุภาคจะช่วยให้เราสามารถประมาณการสถานะที่แท้จริงของระบบได้ดีกว่าแบบอื่น ๆ เช่น Kalman Filter โดยเฉพาะเมื่อมีสัญญาณเสียงรบกวนสูงหรือลักษณะของระบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น

 

ต้นแบบโค้ดด้วยภาษา Ruby

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการใช้งาน Particle Filter ด้วยภาษา Ruby เพื่อทำการติดตามวัตถุในพื้นที่สองมิติ โดยเราจะใช้อนุภาคจำนวน 100 ชิ้นเพื่อประเมินตำแหน่งของวัตถุ

 class Particle
  attr_accessor :x, :y, :weight

  def initialize(x, y)
    @x = x
    @y = y
    @weight = 1.0 / ParticleFilter::NUM_PARTICLES
  end
end

class ParticleFilter
  NUM_PARTICLES = 100

  def initialize
    @particles = Array.new(NUM_PARTICLES) { Particle.new(rand(0..100), rand(0..100)) }
  end

  def predict(movement_x, movement_y)
    @particles.each do |particle|
      particle.x += movement_x + rand(-1..1)  # Adding noise
      particle.y += movement_y + rand(-1..1)  # Adding noise
    end
  end

  def update(measurement_x, measurement_y)
    @particles.each do |particle|
      distance = Math.sqrt((particle.x - measurement_x)**2 + (particle.y - measurement_y)**2)
      particle.weight = 1.0 / distance
    end
    normalize_weights
  end

  def normalize_weights
    total_weight = @particles.map(&:weight).sum
    @particles.each { |particle| particle.weight /= total_weight }
  end

  def resample
    cumulative_weights = @particles.map(&:weight).inject([]) { |acc, weight| acc << (acc.last || 0) + weight }
    random_numbers = Array.new(NUM_PARTICLES) { rand }
    @particles = random_numbers.map do |rand_num|
      @particles[cumulative_weights.bsearch_index { |weight| weight > rand_num }]
    end
    @particles.each { |particle| particle.weight = 1.0 / NUM_PARTICLES }
  end
end

filter = ParticleFilter.new
filter.predict(1, 0)
filter.update(50, 50)
filter.resample

วิธีการทำงานในโค้ด

1. สร้างอนุภาค: ในการเริ่มต้นเราได้สร้างอนุภาคจำนวน 100 ชิ้น โดยตั้งค่าตำแหน่งเริ่มต้นในพื้นที่ 2D สุ่ม 2. การคาดการณ์: ฟังก์ชัน `predict` จะทำการอัปเดตตำแหน่งของอนุภาค โดยเพิ่มค่าการเคลื่อนที่และเสียงรบกวนเข้าไป 3. การอัปเดต: ฟังก์ชัน `update` จะคำนวณความเหมาะสมของแต่ละอนุภาคตามการวัดที่ได้รับ 4. การปรับน้ำหนัก: เราทำการทำการ normalize น้ำหนักของอนุภาค เพื่อให้รวมกันได้ 1 5. การสุ่มตัวอย่างใหม่: ฟังก์ชั่น `resample` จะทำการเลือกอนุภาคเพื่อนำไปใช้ในเกณฑ์ถัดไปซึ่งมีน้ำหนักมากกว่าดาวน์โหลด

 

Use Case ในโลกจริง

1. การติดตามวัตถุ: ในการติดตามวัตถุ เคลื่อนที่ เช่น รถยนต์ที่มี GPS Particle Filter สามารถใช้ในการปรับปรุงการประเมินตำแหน่งที่แท้จริงของรถยนต์ได้ 2. หุ่นยนต์: ในหุ่นยนต์ที่ต้องเดินทางในพื้นที่ที่มีการเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว Particle Filter ใช้ในการรู้ตำแหน่งของตนเองและการนำทาง 3. ระบบการรับรู้: สำหรับการรู้จำวัตถุที่เคลื่อนที่ในวิดีโอ Particle Filter จะสามารถช่วยในการติดตามวัตถุที่ผิดปกติได้

 

วิเคราะห์ Complexity

- ในส่วนของ Complexity ของ Particle Filter จะขึ้นอยู่กับจำนวนอนุภาคที่เราใช้ โดยในการประมวลผลแต่ละรอบเราจะต้องดำเนินการกับอนุภาคทั้งหมด ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงโดยเฉพาะเมื่อจำนวนอนุภาคสูง - Complexity โดยรวมจะมีขนาดประมาณ O(N) สำหรับการคำนวณทุกรอบ ซึ่ง N เป็นการทำงานที่สัมพันธ์กับจำนวนอนุภาคที่มีอยู่ซึ่งสามารถทำให้เกิดความช้าได้ในแอพพลิเคชันที่ซับซ้อน

 

ข้อดี ข้อเสียของ Particle Filter

ข้อดี:

- การจัดการกับข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน: ใช้ได้ดีในกรณีที่มีข้อมูลเสียงรบกวนหรือไม่สมบูรณ์ - ปรับตัวกับความเป็นเชิงเส้น: Particle Filter ใช้งานได้ดีในระบบที่มีลักษณะไม่เป็นเชิงเส้น

ข้อเสีย:

- ต้องการทรัพยากรมาก: การมีอนุภาคจำนวนมากทำให้เกิดความซับซ้อนและต้องใช้ข้อมูลค่อนข้างมาก - อ่อนไหวต่อการฟื้นฟู: หากอนุภาคถูกเลือกผิดซึ่งอาจทำให้การประมาณการไม่ถูกต้อง

 

สรุป

Particle Filter เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการประมาณการสถานะของระบบที่ซับซ้อนในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงและเสียงรบกวนที่สูง อัลกอริธึมนี้เหมาะสมกับหลายๆ การประยุกต์ใช้เรียนรู้เกี่ยวกับหุ่นยนต์ การติดตามวัตถุ และระบบรับรู้ในเวลาจริง ถ้าคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมอัลกอริธึมขั้นสูง เช่น Particle Filter และอื่น ๆ คุณสามารถเข้าร่วมชั้นเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ได้ เพื่อให้คุณได้เรียนรู้และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้ดียิ่งขึ้น!

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง